[发明专利]对图像中的对象进行识别的方法和装置

摘要

根据本发明，提出了一种对图像中的对象进行识别的方法，获得用于判别对象是否存在于感受野的第一、第二和第三神经元网络模型；将图像分割为多个区域；对分割后的图像的多个区域，分别应用第一神经元网络模型和第二神经元网络模型，对每个区域中的对象的存在与否进行判别，对第一神经元网络模型的判别结果和第一神经元网络模型的判别结果进行或运算来得到最终的判别结果，并对判别为存在对象的各区域进行区域聚类；以及对进行了区域聚类后的区域，应用第三神经元网络模型，对对象的存在与否进行滑动窗判别并对判别为存在对象的滑动窗进行区域聚类，从而识别出对象。

主权项

一种对图像中的对象进行识别的方法，包括：采用大尺寸的感受野和大尺寸的像素移动步长，通过对象数据样本进行神经元网络模型训练，获得用于判别所述对象是否存在于该感受野的第一神经元网络模型；采用大尺寸的感受野和大尺寸的像素移动步长，通过对象边缘数据样本进行神经元网络模型训练，获得用于判别所述对象是否存在于该感受野的第二神经元网络模型；采用小尺寸的感受野和小尺寸的像素移动步长，通过对象数据样本进行神经元网络模型训练，获得用于判别所述对象是否存在于该感受野的第三神经元网络模型；将所述图像分割为多个区域；对分割后的所述图像的多个区域，分别应用所述第一神经元网络模型和所述第二神经元网络模型，对每个区域中的所述对象的存在与否进行判别，对所述第一神经元网络模型的判别结果和所述第一神经元网络模型的判别结果进行或运算来得到最终的判别结果，并对判别为存在所述对象的各区域进行区域聚类；以及对进行了区域聚类后的区域，应用所述第三神经元网络模型，对所述对象的存在与否进行滑动窗判别并对判别为存在所述对象的滑动窗进行区域聚类，从而识别出所述对象。